Political Aspects of Cooperation between Russia and China in the Field of Artificial Intelligence in Health Care
Keywords:
artificial intelligence, healthcare, russia, china, cooperation, technological developmentAbstract
The article examines the current forms of cooperation between Russia and China in the field of AI applications in healthcare and identifies the vectors of their possible development. The purpose of the article is to analyze the political conditions and mechanisms of bilateral cooperation between Russia and China in the field of artificial intelligence technologies in healthcare, based on a case study, a review of the regulatory framework and a comparative study of national development strategies. The methodological basis used is an analysis of scientific literature, a comparative approach, and a case study to identify key areas and barriers of political cooperation between Russia and China in the field of AI in healthcare. It was found that the China and the Russian Federation are successfully implementing artificial intelligence technologies in the diagnosis and treatment of human health pathologies, and an analysis of joint projects has shown that Russian-Chinese initiatives to introduce AI into the healthcare system have favorable prerequisites for progressive expansion and deepening. It was also possible to identify differences in the scale of implementation of these projects. China as a whole is demonstrating a more ambitious approach, whereas in Russia the initiatives are more private. The main obstacles to bilateral cooperation in this area are caused by differences in legal regimes, as well as the language barrier. The implementation of medical AI projects between Russia and China is not an exclusively scientific and technical initiative. This is a manifestation of a broader foreign policy strategy aimed at developing independent technological systems, reducing dependence on Western IT solutions, and strengthening countries' global positions in the context of digital transformation.Downloads
References
Алимбаев А. А., Битенова Б. С. Цифровая экономика: особенности формирования и тенденции развития // Экономика: стратегия и практика. 2019. Т. 14. № 1 (49). С. 57–69. EDN WAQWKH
Богомолов А. И., Невежин В. П., Жданов Г. А. Искусственный интеллект и экспертные системы в мобильной медицине // Хроноэкономика. 2018. № 3 (11). С. 17–28.
Брызгалина Е. В. Медицина в оптике искусственного интеллекта: философский контекст будущего // Человек. 2019. Т. 30. № 6. С. 54–71. EDN OKMRVW
Виловатых А. В. Искусственный интеллект и контуры технологической сингулярности // Проблемы национальной стратегии. 2023. № 6 (81). С. 76–95. DOI: 10.52311/2079-3359_2023_6_76.
Вислова А. Д. Современные тенденции развития искусственного интеллекта // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2020. № 2 (94). С. 14–30. DOI: 10.35330/1991-6639-2020-2-94-14-30.
Голубева А. С. Китайско-российское научно-техническое сотрудничество: опыт и перспективы // Российско-китайские исследования. 2020. Т. 4. № 4. С. 326–334. DOI: 10.17150/2587-7445.2020.4(3).326-334.
Гурьянов А. И., Гурьянова Э. А. Анализ рынка искусственного интеллекта Российской Федерации // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2023. № 3. С. 61–71. DOI: 10.25198/2077-7175-2023-3-61.
Гусев А. В. Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения // Врач и информационные технологии. 2017. № 3. С. 92–105.
Гусев А. В., Добриднюк С. Л. Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении // Информационное общество. 2017. № 4-5. С. 78–93. EDN YUVYNE
Денисов Э. И. Роботы, искусственный интеллект, дополненная и виртуальная реальность: этические, правовые и гигиенические проблемы // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98. № 1. С. 5–10. DOI: http://dx.doi.org/10.18821/0016-9900-2019-98-1-5-10.
Карпов О. Э., Клименко Г. С., Лебедев Г. С. Применение интеллектуальных систем в здравоохранении // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 7-1. С. 38–43. EDN WELOGR
Косоруков А. А. Технологии искусственного интеллекта в современном государственном управлении // Социодинамика. 2019. № 5. С. 43–58. EDN PLDBPY
Марухленко А. Л., Чешин А. В., Алеева С. С., Новосельский С. О., Бирюков И. А. Политика информационной безопасности в цифровом здравоохранении: организационно-правовые аспекты // Вопросы политологии. 2023. Т. 13, № 12 (100). С. 6612–6624. DOI: 10.35775/PSI.2023.100.12.018.
Ткаченко И. Н., Чеснюкова Л. К. Цифровые технологии в сфере здравоохранения как способ обеспечения качества человеческого капитала // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2023. Т. 23, № 2. С. 163–173. DOI: 10.18500/1994-2540-2023-23-2-163-173.
Ченцов А. В. Некоторые проблемы социальной политики современной России и пути их решения // Закон и власть. 2024. № 3. С. 4–9.
Boeckel T. Global trends in antimicrobial resistance in animals in low- and middle-income countries // International Journal of Infectious Diseases. 2020. N 101. P. 15–22. DOI: 10.1126/science.aaw1944.
Clara A., Ndiaye S. M., Joseph B., Nzogu M. A., Coulibaly D., Alroy K. A. Community-Based Surveillance in Côte d’Ivoire // Health security. 2020. N 18 (S1). P. 25–31. DOI: 10.1089/hs.2019.0062.
Dehnavieh R., Haghdoost A., Khosravi A., Hoseinabadi F., Rahimi H. The District Health Information System (DHIS2): a literature review and metasynthesis of its strengths and operational challenges based on the experiences of 11 countries // Health Information Management Journal. 2019. N 48 (2). P. 60–65. DOI: 10.1177/1833358318777713.
Farahahni J. A., Ebrahimnia M., Hosseini S. R. Non-Governmental and Voluntary Groups, Collaborators in the Fight against COVID-19 // Journal of Military Medicine. 2020. N 22 (2). P. 98–110. DOI: 1 0.30491/JMM.22.2.98
Gibb R. Zoonotic host diversity increases in human-dominated ecosystems // Nature. 2020. N 584. P. 398–405. DOI: 10.1038/s41586-020-2562-8.
Guan D., Wang D., Hallegatte S. Global supply-chain effects of COVID-19 control measures // Nature Human Behaviour. 2020. N 4. P. 577–587. DOI: 10.1038/s41562-020-0896-8.
Heller O., Somerville C., Suggs L.S. The process of prioritization of non-communicable diseases in the global health policy arena // Health Policy Plan. 2019. N 34. P. 370–378. DOI: 10.1093/heapol/czz043.
Kuehnel A., Keating P., Polonsky J., Haskew C., Schenkel K., de Waroux O. L. Event-based surveillance at health facility and community level in low-income and middle-income countries: a systematic review // BMJ Glob Health. 2019. N 4 (1). P. 75–81. DOI: 10.1136/bmjgh-2019-001878.
Miller I. F., Metcalf C. J. E. Evolving resistance to pathogens // Science. 2019. N 363. P. 1275–1288. DOI: 10.1126/science.aaw8710.
Ugyel L., Daugbjerg C. Successful policy transfer and public sector reform in developing countries // Policy Polit. 2020. N 48 (4). P. 15–22. DOI: 10.1332/030557320X15786631116992.
Wang H., Liu C., Xi N., Qiang Z., Zhao S., Qin B., Liu T. HuaTuo: Tuning LLaMA Model with Chinese Medical Knowledge // arXiv. 2023. N 2304.06975. URL: https://arxiv.org/abs/2304.06975 (дата обращения: 24.03.2025).
Yang S., Zhao H., Zhu S., Zhou G., Xu H., Jia Y., Zan H. Zhongjing: Enhancing the Chinese Medical Capabilities of Large Language Model through Expert Feedback and Real-world Multiturn Dialogue // arXiv. 2023. N 2308.03549. URL: https://arxiv.org/abs/2308.03549 (дата обращения: 24.03.2025).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Nalivkina A.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
How to Cite
Коды статьи
- EDN PHCYCH
- Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)
